NVIDIA kündigte die Einführung von Omniverse Replicator an, einer leistungsstarken Engine, die synthetische Daten zum Trainieren tiefer neuronaler Netze generieren kann. In der Praxis wird es zwei Generatoren geben: NVIDIA DRIVE Sim und NVIDIA Isaac Sim. Die erste ist eine virtuelle Welt, in der digitale Zwillinge autonomer Fahrzeuge untergebracht sind, und die zweite eine ähnliche Umgebung für digitale Nachbildungen von Manipulationsrobotern.

Nach Angaben des Unternehmens ermöglichen diese Replikatoren die Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI), die Lücken in bestimmten Daten schließen. Die in diesen virtuellen Umgebungen generierten Informationen können viele verschiedene Szenarien umfassen, einschließlich gefährlicher Situationen, die in der realen Welt nicht sicher getestet werden können.

„Omniverse Replicator macht es einfach, vielfältige, umfangreiche und genaue Datensätze mit hoher Qualität, Leistung und Sicherheit zu erstellen. Da wir zwei dedizierte Datengenerierungs-Engines bauen, können wir uns vorstellen, dass viele Unternehmen ihre eigenen Generatoren entwickeln “, erklärt Rev Lebaredian, Vice President of Omniverse Engineering and Simulation Technology bei NVIDIA.

Omniversum

In der virtuellen Welt von NVIDIA können Ingenieure und Designer physikalisch genaue Anwendungen und digitale Zwillinge von Gebäuden oder anderen realistischen digitalen Umgebungen entwickeln. Dieses Computeruniversum kann verwendet werden, um Roboter zu trainieren, autonome Fahrzeuge zu testen oder ganze Fabriken zu entwerfen, bevor sie in der physischen Welt gebaut werden.

Seit der Beta-Version im vergangenen Dezember wurde Omniverse von mehr als 70.000 einzelnen Entwicklern heruntergeladen. Laut NVIDIA setzen Fachleute von mehr als 700 Unternehmen, darunter der deutsche Autohersteller BMW und Sony Pictures Animation, das System der virtuellen Welt bereits in neuen Projekten ein.

Mit der Einführung von Omniverse Replicator soll eine benutzerfreundlichere Arbeitsumgebung geschaffen werden, die in der Lage ist, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu sammeln, wie es von Entwicklern autonomer Fahrzeuge und Roboter benötigt wird, die mit Systemen der künstlichen Intelligenz arbeiten.

„Der Replikator ermöglicht es uns, Referenzdaten zu generieren, die Menschen nur schwer erhalten oder einfach nicht identifizieren können, wie Geschwindigkeit, Tiefe, widrige Wetterbedingungen oder die Verfolgung von Objektbewegungen mithilfe von Sensoren“, fügt Lebaredian hinzu.

DRIVE Sim und Isaac Sim

DRIVE Sim ist ein auf Omniverse basierendes Simulationstool, das die vielen Funktionen der Plattform nutzt, um Daten zu generieren, die beim Training der neuronalen Netze hinter autonomen Fahrzeugen verwendet werden. Durch die Generierung synthetischer Daten haben Entwickler mehr Kontrolle über Projekte und passen sie an die spezifischen Anforderungen jedes Modells an.

Um die physische Welt zu emulieren, nutzt das System einen Tracking-Renderer, der Daten basierend auf Kameras, Radar, Lidar und Ultraschallsensoren generieren kann. LED-Flackerphänomene, Bewegungsunschärfe und Lichteffekte gehören zum Informationspool, um neuronale Netze zu füttern.

Isaac Sim ist ein synthetischer Datengenerator zur Verbesserung von maschinellen Lernsystemen. Diese neue Funktion ermöglicht es Ingenieuren, realitätsbasierte Informationssammlungen zu erstellen, um robustere Wahrnehmungsmodelle in fortschrittlichen Roboteranwendungen zu trainieren.

Laut NVIDIA können Isaac Sim und Omniverse dazu beitragen, eine neue Generation von Robotern zu entwickeln, die in weniger Unfälle verwickelt sind und weniger menschliche Eingriffe erfordern, um in komplexeren und gefährlicheren Industrieumgebungen sicher zu arbeiten.

„Es gibt viele andere Szenarien, in denen Sie diesen Prozess anwenden und synthetische Daten verwenden können, um das Verständnis des Roboters für seine Umgebung und sein Verhalten zu verbessern. Letztendlich können Roboter, die mit diesen Daten gebaut wurden, ihre Fähigkeiten in einer Vielzahl von virtuellen Umgebungen beherrschen, bevor sie sie in der physischen Welt anwenden “, schließt NVIDIA Business Director für Lateinamerika, Márcio Aguiar.